一种基于SVM的负载识别算法

张冬松;马琪

【期刊名称】《电子科技》 【年(卷),期】2017(030)008

【摘 要】负载识别技术能够自动识别出电网中正在使用的负载类型.文中提出一种基于支持向量机SVM的负载类型识别算法,由于SVM只支持二分类,算法采用了One-Against-One组合多个SVM的方法来构建多分类器进行负载识别.通过提取特征量并进行归一化预处理构建训练集来训练SVM多分类器,运用遗传算法对SVM参数进行寻优,寻找识别准确率最高的参数组合.测试结果表明,该SVM多分类器的识别效果较好. 【总页数】4页(P59-62) 【作 者】张冬松;马琪

【作者单位】杭州电子科技大学微电子CAD研究所,浙江杭州310018;杭州电子科技大学微电子CAD研究所,浙江杭州310018 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391.4 【相关文献】

1.一种基于SVM和HOG特征的视频车辆识别算法 [J], 张凯;李华文 2.一种基于Kinect与SVM的人体动作识别算法 [J], 刘芬; 吴志攀 3.一种基于SVM算法的波形特征识别算法 [J], 王涛

4.一种基于SVM概率输出模型的大型变压器故障识别算法 [J], 刘丽龙;肖友升;刘武能;李朋;黄一腾

5.一种基于MCSVM的多特征实时疲劳驾驶识别算法 [J], ;邓荣

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